Sun Finance、AWS上の生成AIで本人確認（ID）抽出と不正検知を自動化
Amazon AWS AI Blog / 2026/5/1
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要点
- Sun Financeは、Amazon Bedrock（LLMによる構造化）、Amazon Textract（OCR/項目抽出）、Amazon Rekognition（画像理解）を組み合わせて、AWS上にAIによる本人確認（IDV）パイプラインを構築した。
- この手法により、ID抽出の精度は79.7%から90.8%へ大幅に向上し、1ドキュメントあたりのコストを91%削減、処理時間も最大20時間から5秒未満に短縮した。
- 特化したOCR抽出とLLMによる構造化を組み合わせるハイブリッド設計は、TextractまたはLLM単独に依存する場合よりも優れた結果を示した。
- また、ベクトル類似度検索を用いたAWSのサーバレス不正検知アーキテクチャについても解説されている。
この記事では、Sun Finance が Amazon Bedrock、Amazon Textract、Amazon Rekognition を使って、AI を活用した本人確認（IDV）パイプラインを構築した方法を紹介します。このソリューションにより、抽出精度が 79.7% から 90.8% に向上し、ドキュメントあたりのコストを 91% 削減し、処理時間は最大 20 時間から 5 秒未満に短縮されました。専門化された OCR と、大規模言語モデル（LLM）による構造化を組み合わせることで、どちらか一方のツールだけを使う場合を上回ることが分かります。また、ベクター類似度検索を用いたサーバレスの不正検知システムのアーキテクチャ方法についても学べます。
